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AI Workflow · Personal Tool Lab

方向在高處，
答案在腳下。

把 AI 變成日常用得上的工具、指令與方法。
每一個都做出來、測過、上線了。

找到適合我的方法 →看作品
57 支 App 線上運作中 · 全部免費、免登入
CAMP 01找方法選一件工作，拿到一份完整做法80 個方法 · 12 種工作情境 · 24 種職業

你今天要完成
哪一件工作？

寫報告做簡報開會建立知識庫建立 SOP資料分析AI Agent專案管理Email 往來研究整理
情境 · 寫報告
「週一前，給我這期的進度報告。」— 主管，週五下午（示意情境）

材料散在專案工具、群組訊息、信箱和幾張報表裡。真正花時間的不是寫字，是撈料，和判斷每件事到底做完了沒有。

怎麼解 · AI 寫報告

三步，AI 只做它該做的

你
收材料，不整理所有片段照原文貼成一包。你整理過的版本，反而讓 AI 失去依據。
AI
只依材料產生初稿材料沒講清楚的，一律標【待補】並列成問題清單問你。
你
逐項確認狀態已完成／進行中／延誤，一項一項確認——這是唯一不能交給 AI 的一步。
結果：一份每個數字都追得回原文、敢交出去的報告。
看完整做法（含可複製的指令）→
CAMP 02找作品8 個系列的 App，全部免費、打開就能用57 支 App · 8 個家族

8 個系列，57 支 App

全部免費、免登入。挑幾支給你看。

看全部作品 →
CAMP 03找工具這些作品實際站在什麼上面157 個查證過的選項 · 10 種需求

57 支 App，一個人做的。
底下墊了什麼？

不是工具清單，是這些作品實際站在上面的四層地基

LAYER 04上線
Cloudflare Pages22 支Cloudflare Workers8 支GitHub Pages27 支
全部免費託管。沒有一台要自己維護的伺服器。
LAYER 03介面
Leaflet 地圖14 支自繪 SVG37 支 · 181 個Web Audio 合成音效16 支
地圖、圖示、音效大多自己畫、自己生，不靠素材庫。
LAYER 02資料
政府開放資料7 支OpenStreetMap10 支Wikimedia 照片11 支Open-Meteo 天氣13 支氣象署5 支高程 DEM10 支
全部來自官方或開放來源，Python 腳本在建置時抓、查、算。
LAYER 01做
Claude Code57 支Antigravity細部雕刻GPT Codex協作Gemini 辨識3 支
一個人＋AI。從需求討論、查證到部署，都在對話裡完成。
貫穿每一層的一條原則
AI 產出，腳本查證，
人做判斷。
AI 會安靜地說謊

測試全綠不代表資料是對的。所以查證另外寫成可以重跑的腳本，每條檢查都印出樣本數。

辨識結果一律當候選

拍照辨識給的是候選名單，不是答案。物種、名片、題目，最後一定人核對。

外部資料會錯

同名道路會錯配到 2～17 公里外。每批資料做離群掃描；查不到的就寫查不到，不猜。

但有些問題，
不是換工具就會解決。

資料還沒整理、流程還沒定義——這時候導入任何 AI，多半只是把問題包一層新皮。

看我查證過的 157 個工具選項 →
CAMP 04找觀念跟 AI 合作的判斷，寫成一篇篇文章65 篇

每一顆星，
是一篇文章。

談趨勢、談理念，也分享做東西時學到的事

65 篇，還在增加。
看全部觀念 →
CAMP 05找靈感別人真的做過的 100 個案例100 則具名案例
100
個真的有人做過的案例

只收具名機構，每則附可點開的來源

看全部案例 →
SUMMIT · 4,478 m

爬到這裡了。
選一條路，走下去。

找到適合我的方法 →看全部作品